Базарова Екатерина Ливерьевна – к.м.н., старший научный сотрудник отдела медицины труда; врач по гигиене труда; доцент кафедры гигиены и экологии
ул. Попова, д. 30, г. Екатеринбург, 620014
ул. Парковая, д. 1, г. Верхняя Салда, 624760
ул. Репина, д. 2, г. Екатеринбург, 620028
Ekaterina L. Bazarova, Cand. Sci. (Med.), Senior Researcher, Department of Occupational Medicine; Occupational Health Physician; Assoc. Prof., Department of Hygiene and Ecology
30 Popov Street, Yekaterinburg, 620014
1 Parkovaya Street, Verkhnyaya Salda, 624760
3 Repin Street, Yekaterinburg, 620014
Вараксин Анатолий Николаевич – д.физ.-мат.н., профессор, главный научный сотрудник лаборатории математического моделирования в экологии и медицине
ул. Софьи Ковалевской, д. 20, г. Екатеринбург, 620990
Anatoly N. Varaksin, Dr. Sci. (Phys.-Math.), Professor, Chief Researcher, Laboratory of Mathematical Modeling in Ecology and Medicine
20 Sofia Kovalevskaya Street, Yekaterinburg, 620990
Маслакова Татьяна Анатольевна – к.физ.-мат.н., научный сотрудник лаборатории математического моделирования в экологии и медицине
ул. Софьи Ковалевской, д. 20, г. Екатеринбург, 620990
Tatiana A. Maslakova, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Researcher, Laboratory of Mathematical Modeling in Ecology and Medicine
20 Sofia Kovalevskaya Street, Yekaterinburg, 620990
Константинова Екатерина Даниловна – к.физ.-мат.н., старший научный сотрудник, заведующая лабораторией математического моделирования в экологии и медицине
ул. Софьи Ковалевской, д. 20, г. Екатеринбург, 620990
Ekaterina D. Konstantinova, Cand. Sci. (Phys.-Math.), Senior Researcher, Head of the Laboratory of Mathematical Modeling in Ecology and Medicine
20 Sofia Kovalevskaya Street, Yekaterinburg, 620990
Федорук Анна Алексеевна – к.м.н., руководитель отдела медицины труда
ул. Попова, д. 30, г. Екатеринбург, 620014
Anna A. Fedoruk, Cand. Sci. (Med.), Head of the Department of Occupational Medicine
30 Popov Street, Yekaterinburg, 620014
Ошеров Илья Семенович – главный врач; заслуженный врач Российской Федерации
ул. Парковая, д. 1, г. Верхняя Салда, 624760
Ilya S. Osherov, Honored Doctor of the Russian Federation, Chief Physician
1 Parkovaya Street, Verkhnyaya Salda, 624760
Введение. Для разработки персонифицированных мер профилактики общесоматической патологии у работающих необходима оценка степени влияния на здоровье всей совокупности разнородных факторов риска и выделение ключевых из них.
Цель исследования: выделить ведущие факторы риска формирования патологии системы кровообращения и костно-мышечной системы у работников металлургического предприятия.
Материалы и методы. Использовались обезличенные данные специальной оценки условий труда и производственного контроля кузнечных отделений кузнечно-пруткового и кузнечно-прессового цехов металлургического предприятия по производству титановых сплавов за 2016–2020 годы; для определения наличия индивидуальных биологических и поведенческих факторов риска развития болезней системы кровообращения и заболеваний костно-мышечной системы – использовались обезличенные данные материалов периодического медицинского осмотра 2020 года 146 мужчин, занятых в профессии «кузнец на молотах и прессах». Средний возраст работников составил 35,9 ± 8,8 года (от 21 до 57 лет), средний стаж в профессии кузнеца – 18,9 ± 9,7 года (от 2 до 41 года). Для построения моделей прогнозирования вероятности возникновения патологии применен метод простой и множественной логистической регрессии, рассчитано отношение шансов с 95 % доверительным интервалом. Оценка качества моделей проводилась по критерию максимального правдоподобия.
Результаты. Определены факторы, на основе которых можно осуществить прогноз вероятности развития патологии. Распространенность болезней системы кровообращения имела статистически значимую связь с возрастом, стажем и индексом массы тела, экспозициями общей и локальной вибрации, шума, повышенной температуры, теплового излучения, тяжести трудового процесса; костно-мышечной системы – с теми же факторами риска, но с меньшей степенью связи. Построены модели прогнозирования вероятности развития заболеваний системы кровообращения и костно-мышечной системы. Для болезней системы кровообращения модель с наилучшим качеством прогнозирования включала совместное влияние индекса массы тела и тяжести трудового процесса. Для болезней костно-мышечной системы – индекса массы тела и локальной вибрации.
Заключение. Применение метода множественной логистической регрессии при анализе статистических связей между воздействующими факторами риска и заболеваемостью работников в конкретных профессиях позволило выделить ведущие факторы с наибольшим вкладом в развитие патологии и может быть рекомендовано для решения практических задач медицины труда.
Introduction: It is important to assess health impact of the entire set of heterogeneous risk factors and identify the key ones in order to develop personalized measures for prevention of non-occupational diseases in workers.
Objective: To establish the major risk factors for circulatory and musculoskeletal disorders in employees of a metallurgical enterprise.
Materials and methods: We used anonymized data from a special assessment of working conditions and production control of the forging departments of the forging-rod and forging-press shops of a metallurgical enterprise producing titanium alloys for the years 2016–2020. To determine the presence of personal biological and behavioral risk factors for diseases of the circulatory and musculoskeletal systems, we examined anonymized data of the periodic medical check-up conducted in 2020 of 146 male blacksmiths working with hammers and presses. The mean age of the workers was 35.9 ± 8.8 years (range: 21 to 57 years) and their mean length of current employment was 18.9 ± 9.7 years (range: 2 to 41 years). The method of simple and multiple logistic regression was used to build models for predicting the likelihood of a disease; odds ratios were calculated with a 95 % confidence interval. The quality of the models was assessed using the maximum likelihood estimation.
Results: We determined the factors allowing prediction of the disease likelihood. The prevalence of circulatory diseases correlated with age, length of employment, and the body mass index, whole-body and hand-arm vibration, noise exposure, high ambient temperature, thermal radiation, and heavy physical work. The prevalence of musculoskeletal diseases, in its turn, had a somewhat weaker statistically significant association with the same risk factors. Models predicting the likelihood of circulatory and musculoskeletal diseases have been built. The best predictive model for circulatory diseases included the combined effect of the body mass index and heavy physical work while that for musculoskeletal disorders – of the body mass index and hand-arm vibration.
Conclusion: Multiple logistic regression used to analyze statistical relationships between work-related risk factors and disease prevalence in employees in specific occupations allowed identification of the leading factors contributing the most to the disease development and can be recommended for solving practical problems in occupational medicine.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.